IBM要靠Watson扭轉雲劣勢，結合人工智慧、資料收集平臺及公有雲建認知平臺

公有雲的熱度在2017年持續發威，GCP加入企業雲競爭更讓戰局升溫，根據雲端管理業者RightScale年度雲端大調查，四大雲端龍頭公有雲使用率各有斬獲，但排名第四的IBM公有雲服務採用率成長只有3%，成長速度不如前三名，IBM該如何趕上超前，甚至可以靠雲端來提振連續下滑20季的營收，是這家老牌IT公司當前一大課題。

不只是在3月底美國InterConnect大會上，連在4月中的IBM中國論壇上，IBM都力推人工智慧和認知運算等新興議題，並且以Watson為基礎，結合自家雲端服務，開始布局醫療、製造、教育甚至時尚產業。

IBM大中華區董事長陳黎明認為，近年認知運算得以展開突破，靠的是三大關鍵。首先是與時俱進的硬體運算能力。他舉例，在60年代阿波羅登月計畫中，當年NASA使用IBM所製造導航電腦的硬體規格，不僅CPU只有2MHz，記憶體也只有2Kb，而今日的iPhone CPU就達到2.23GHz。他表示，硬體運算能力的進步，可以強化人工智慧對於非結構資料的分析學習。

第二因素則是資料量的增長，「大數據是人工智慧最好的學習素材。」他表示，當前全球所產生的數據量，其中有90%都在過去2年產生。根據IDC預測，到了2020全球數據量更會上看40ZB。而今年2月IBM在科學期刊《自然》上發表的研究成果，讓一個原子足以儲存1bit的資料。

陳黎明表示，當此技術足夠成熟能進入市場時，一張信用卡大小的儲存設備，就足夠儲存所有iTunes上的資料。

最後則是隨著人工智慧技術的進步，讓商業服務的成本得以大幅下降。他舉例，去年IBM Watson在判斷皮膚黑色素瘤的正確度上達到85％水準，就已經比醫療專家判讀的準確度更高，而今年Watson更是進步到97％。陳黎明表示，透過認知醫療提供病患自動化的服務，就可以讓醫療成本大幅度的下降。

用Watson布局AI市場

近年IBM集中火力以人工智慧Watson為基礎，發展各類商用服務，像是物聯網平臺Watson IoT、聊天機器人引擎Watson Conversation，或是可協助臨床醫師替病患規畫醫療方案Watson for Oncology。

然而企業如要使用這些解決方案，還必須以IBM的資料收集平臺Watson Data Platform或Watson IoT作為基礎，收集大量資料，作為人工智慧模型的訓練素材，更甚，Watson也與IBM的公有雲服務深入整合，目前並無任何跡象可看出IBM會讓Watson運作於Softlayer之外的公有雲。

結合Watson、資料收集平臺及Iaas，打造AI基礎架構

藉此也能看出IBM的布局，就是將核心人工智慧引擎、資料收集平臺，以及提供運算能量的IaaS，三位一體形成一套AI基礎架構模型，利用公有雲Softlayer上獨家運作的Watson做為賣點，提高企業導入IBM IaaS的意願。

IBM全球高級副總裁Bruno Di Leo解釋，人工智慧可協助各行業的從業人員加強工作能力，而集結各類資訊技術的雲端平臺，也可以加速企業發展創新、轉型。他表示，在2011年時，Watson就如同Siri、Cortana等智慧助理，針對使用者提出的問題，在公共網際網路上尋找解答，「但這樣的應用，並不屬於商用AI的範疇。」Bruno Di Leo認為，Watson之所以可以成為商用AI平臺，在於它不僅只能處理來自公共網際網路的資訊，回答天氣、交通等問題。企業還可以利用Watson，從內部所累積的資料，挖掘其中的資訊。

IBM結合核心人工智慧引擎Watson、資料收集平臺，以及提供運算能量的IaaS，三位一體形成一套AI基礎架構模型，其布局就是利用Softlayer上獨家運作的Watson做為賣點，提高企業導入IBM IaaS的意願。（圖片來源／IBM）

資料是企業競爭力的關鍵

但是企業內部也儲存許多非結構化資料，包含圖片、影像，以及書面檔案等資料，Bruno Di Leo舉例，Watson目前在醫療領域上的應用，就能用於判讀皮膚癌、黑色素瘤等病徵。而IBM Watson IoT平臺，則可根據企業布建在各地的物聯網感測器所收集的資訊，判斷當前營運設備的運作狀況。「而企業內部掌握的資訊，就是自家競爭優勢的關鍵」，Bruno Di Leo表示，除了不讓競爭對手掌握自己握有數據，企業也應對自家資料有全權的控制，包含資料該如何儲存，以及哪些使用者擁有瀏覽權限。IBM全球雲端運算部門總經理Steve Cowley表示，利用這些資料培養出的認知系統、模型，都屬於各家企業自有的知識財產權，而導入IBM雲端服務的企業除了可以隨時存取自家的資料，也可以知道自家數據儲存的實體位置。

用Watson Data Platform、Watson IoT作為資料收集平臺

目前IBM也以自家雲端平臺為基礎，讓企業可以建立商用AI平臺。在IBM推出的這個商用AI平臺架構中，最底層的元件是IBM雲端服務，提供防火牆、物件儲存、域名服務等。再者，為了準備讓企業能利用數據建立認知運算模型，其中還得要靠大量的數據作為基礎，因此IBM在此靠著是Watson IoT及Watson Data Platform進行資料收集、清理及儲存等作業，包含結構化數據、未結構化數據。

Steve Cowely表示，Watson在公共網際網路上收集的資料都屬企業可使用之範疇，而IBM也會提供合作夥伴的數據，協助企業訓練AI模型。

在資料完成清理之後，企業則是可以介接IBM所提供不同的Watson API，像是影像分析、智慧語音、智慧會話、自然語言分析、深度學習即服務、語言翻譯等。

最後IBM也針對產業不同需求，提供不同的Watson服務，例如針對醫療業就推出了Watson for Oncology，可協助臨床醫師替病患規畫醫療方案，或是企業可以透過Watson Virtual Agent建立聊天機器人（Chatbot）。

 IBM在中國雲市場瞄準物聯網及醫療產業 

在4月中的IBM中國論壇上，IBM也力推人工智慧和認知運算等新興議題，並且以Watson為基礎，結合自家雲端服務，開始布局醫療、製造、教育甚至時尚產業。（圖片來源／IBM）

今年4月在北京舉辦的IBM中國論壇中，除了負責公有雲業務的IBM全球雲端運算部門總經理Steve Cowley，還找來IBM Watson物聯網事業部總經理Sanjay Brahmawar及IBM Watson健康醫療事業部總經理Deborah Disanzo，目前IBM這兩大部門已經與部分中國企業展開合作。

像是營運超過300年的化學公司默克，率先在中國分部導入了IBM Watson IoT。默克在全球約有15個化學工廠，其中每個工廠共會囤積超過1萬個貯存價值數萬美元的鋼瓶，而每個鋼瓶造價平均約為5萬元。因此，光是鋼瓶管理就是門數十億資產的重要業務。

透過IBM Watson IoT，默克降低鋼瓶管理人為介入的程度，無論是鋼瓶位在運送、清洗或是儲存等階段，透過IoT感測器，系統會自動更新鋼瓶的狀態，像是紀錄物流業者的車號、司機號碼，或是紀錄產品當前溫度等資訊。

而醫療業也是IBM在中國瞄準的市場。Deborah Disanzo表示，人口高齡化也是世界趨勢，以中國地區而言，到了2030年，將有四分之一人口超過60歲，現在醫療預算也占中國總GDP的5.5％。目前IBM已經和中國的醫療研究單位展開合作，著手研究心血管疾病及糖尿病，像是中國心血管研究重鎮的中國醫學科學院阜外醫院，就與IBM合作分析數十萬筆醫療數據，預測病患罹患心臟病的機率。